Ontology · Agentic Workflow · AX

AI는 회사를
이해할 때 일하기
시작합니다.

모디브랩은 기업의 데이터에 의미 구조를 세우고, 그 위에서 일하는 AI 에이전트로 사무를 자동화합니다. 기성 솔루션을 그대로 팔지 않고, 현장에 들어가 그 회사에 맞게 직접 만듭니다.

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Why

AI를 도입했는데, 왜 일은 줄지 않을까요.

AI가 회사의 말을 모릅니다

‘거래처’, ‘납기’, ‘승인’이 우리 회사에서 무엇을 뜻하는지 정의된 적이 없습니다. 맥락 없는 AI는 그럴듯한 오답을 냅니다.

데이터가 시스템마다 흩어져 있습니다

엑셀, ERP, 메신저, 메일에 같은 정보가 다른 이름으로 존재합니다. 연결되지 않은 데이터 위에서는 자동화가 이어지지 않습니다.

도구는 샀는데 일하는 방식은 그대로입니다

챗봇 하나를 붙이는 것으로는 업무 흐름이 바뀌지 않습니다. 사람이 하던 판단과 전달을 에이전트가 실제로 넘겨받아야 합니다.

Approach

구조가 먼저, 자동화는 그다음입니다.

대부분의 AI 도입은 곧바로 챗봇을 붙이는 데서 시작합니다. 모디브랩은 순서를 바꿉니다. 회사의 개념과 관계를 먼저 정의하고, 그 위에 에이전트를 세웁니다.

01Ontology
의미 구조를 먼저 세웁니다
회사의 업무 대상(고객, 주문, 문서, 사람)과 그 관계를 정의해 흩어진 데이터를 하나의 지도로 엮습니다. AI가 ‘무엇이 무엇과 연결되는지’ 이해하는 바탕입니다.
02Agent
그 위에서 일하는 에이전트를 만듭니다
정의된 구조를 읽고 판단하는 AI 에이전트를 업무 단위로 설계합니다. 조회하고, 정리하고, 초안을 쓰고, 다음 담당자에게 넘기는 일을 맡깁니다.
03Workflow
실제 업무 흐름에 연결합니다
에이전트를 지금 쓰는 메일, 메신저, 문서, 사내 시스템에 붙여 하나의 워크플로우로 동작하게 합니다. 사람은 확인과 결정에 집중합니다.

Services

세 가지 일을 합니다.

FDE

맞춤형 AI 에이전트 워크플로우

엔지니어가 고객사 현장에 직접 들어가는 FDE(Forward Deployed Engineering) 방식으로 업무를 직접 관찰하고, 그 회사에 맞는 agentic workflow를 설계·구축합니다. 기성 솔루션을 맞추는 대신 일에 맞춰 만듭니다.

—업무 관찰과 자동화 대상 선정
—멀티 에이전트 워크플로우 설계
—사내 시스템·메신저 연동

AX 사무 자동화

보고서 작성, 자료 취합, 문서 검토, 반복 응대처럼 시간을 많이 쓰는 사무 업무를 AI 전환(AX)의 첫 대상으로 삼습니다. 효과는 실제로 줄어든 업무 시간으로 확인합니다.

—반복 사무 업무 자동화
—문서 생성·검토·요약
—업무 시간 절감 측정

Ontology

기업 온톨로지 구축

흩어진 데이터를 업무 개념과 관계로 구조화한 지식 모델을 만듭니다. AI 도입의 성패를 가르는 기반이며, 이후 어떤 자동화를 붙이든 다시 쓸 수 있는 자산이 됩니다.

—업무 개념·관계 모델링
—데이터 소스 연결과 정규화
—AI가 조회 가능한 지식 기반

Case

영업부터 A/S까지, 하나의 시스템에서 AI와 함께 일합니다.

대표가 재직 중인 중소기업에서 직접 설계하고 구축하고 있는 업무 통합 시스템입니다. 흩어져 있던 사내 시스템을 하나의 ERP로 모으고, 그 위에서 AI가 직원과 함께 일하도록 만듭니다.

01→
상담·영업
고객 요청을 받아 상담하고, 상담 내용에서 추가 영업 기회를 찾습니다.
02→
설치 배정
확정된 건이 설치팀에 바로 전달됩니다. 상담 내용도 함께 넘어갑니다.
03→
일정·소통
설치팀이 직접 일정을 조율하고 고객과 연락합니다.
04
고객 관리
설치가 끝난 고객의 A/S와 문의를 한 화면에서 처리합니다.

팀 사이의 흐름으로 백본을 짭니다

어떤 절차가 어느 팀에서 어느 팀으로 넘어가는지, 회사 전체의 업무 흐름을 먼저 하나의 구조로 세웁니다. 위의 영업부터 고객 관리까지의 흐름이 그 백본입니다.

백본 위에 세부 업무를 하나씩 자동화합니다

각 단계에서 사람이 하던 세부 작업을 회사의 실제 업무 방식에 맞춰 차근차근 시스템으로 옮깁니다. 모든 작업이 한 시스템, 한 컨텍스트 안에서 돌아가므로 앞 단계의 맥락을 다음 담당자와 AI가 그대로 이어받습니다.

완성으로 끝나지 않고, AI와 대화하며 계속 바뀝니다

현장 직원이 AI 에이전트와 대화하면 에이전트가 어느 화면에 어떤 기능과 연동이 필요한지 정리해 개발 티켓으로 남깁니다. 티켓은 짧은 주기로 개발되어 곧바로 반영됩니다. 시스템은 쓰는 사람들의 요청으로 계속 자랍니다.

Process

작게 시작해서, 효과로 넓힙니다.

STEP 1

진단

업무 흐름과 데이터를 살펴 자동화 효과가 가장 큰 지점을 찾습니다.

STEP 2

설계

온톨로지와 에이전트 구조, 사람이 개입할 지점을 함께 정합니다.

STEP 3

구축·배치

작은 범위부터 실제 업무에 붙여 돌려보고, 결과로 다듬습니다.

STEP 4

이전·운영

내부에서 계속 쓸 수 있도록 운영 방법을 넘기고 개선을 이어갑니다.

이런 회사와 잘 맞습니다

사내에 별도의 AI 조직은 없지만, 반복 업무에 쓰는 시간을 줄이고 싶은 중견·중소기업. 거창한 전환 프로젝트보다 당장 한 팀의 일이 줄어드는 것부터 확인하고 싶은 곳.

Contact

어떤 일을 줄이고 싶으신가요?

지금 시간을 가장 많이 쓰는 업무 하나를 알려주세요. 자동화할 수 있는지, 어디서부터 시작하면 좋을지 답해드립니다.

[email protected]

AI는 회사를 이해할 때 일하기 시작합니다.